基于LT-YOLOv5s的PCB缺陷检测方法 |
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引用本文: | 张开生,李昊晨,关凯凯,彭朋.基于LT-YOLOv5s的PCB缺陷检测方法[J].实验室研究与探索,2023(2):108-114. |
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作者姓名: | 张开生 李昊晨 关凯凯 彭朋 |
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作者单位: | 陕西科技大学电气与控制工程学院 |
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基金项目: | 陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JQ-601); |
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摘 要: | 针对传统PCB缺陷检测算法检测准确度低、实时性差等问题,提出一种改进的YOLOv5s网络PCB缺陷检测方法。针对缺陷特性,去除大目标的检测尺度,保留中小目标检测尺度;在网络模型末端用Transformer替代BottleneckCSP模块,提升了网络模型捕获目标特征的能力;结合坐标注意力模块,提升模型的性能并减少参数。以某PCB数据集为测试对象,结果表明,改进后的算法平均精度均值(mAP)达到99.04%,平均检测速度为19ms/帧,改进后的算法能够更加快速有效的检测出PCB缺陷。
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关 键 词: | 缺陷检测 YOLOv5s算法 Transformer模块 检测尺度 坐标注意力机制 |
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